2021年已經到來，現在是深入研究大數據分析面臨的挑戰的時候了，需要調查其根本原因，本文重點介紹了解決這些問題的潛在解決方案。

1、解決方案無法提供新見解或及時的見解

（1）數據不足

有些組織可能由于分析數據不足，無法生成新的見解。在這種情況下，可以進行數據審核，并確保現有數據集成提供所需的見解。新數據源的集成也可以消除數據的缺乏。還需要檢查原始數據是如何進入系統的，并確保所有可能的維度和指標均已經公開并進行分析。最后，數據存儲的多樣性也可能是一個問題。可以通過引入數據湖來解決這一問題。

（2）數據響應慢

當組織需要實時接收見解時，通常會發生這種情況，但是其系統是為批處理而設計的。因此有些數據現在仍無法使用，因為它們仍在收集或預處理中。

檢查組織的ETL(提取、轉換、加載)是否能夠根據更頻繁的計劃來處理數據。在某些情況下，批處理驅動的解決方案可以將計劃調整提高兩倍。

（3）新系統采用舊方法

雖然組織采用了新系統。但是通過原有的辦法很難獲得更好的答案。這主要是一個業務問題，并且針對這一問題的解決方案因情況而異。最好的方法是咨詢行業專家，行業專家在分析方法方面擁有豐富經驗，并且了解其業務領域。

2、不準確的分析

（1）源數據質量差

如果組織的系統依賴于有缺陷、錯誤或不完整的數據，那么獲得的結果將會很糟糕。數據質量管理和涵蓋ETL過程每個階段的強制性數據驗證過程，可以幫助確保不同級別(語法、語義、業務等)的傳入數據的質量。它使組織能夠識別并清除錯誤，并確保對某個區域的修改立即顯示出來，從而使數據純凈而準確。

（2）與數據流有關的系統缺陷

過對開發生命周期進行高質量的測試和驗證，可以減少此類問題的發生，從而最大程度地減少數據處理問題。即使使用高質量數據，組織的分析也可能會提供不準確的結果。在這種情況下，有必要對系統進行詳細檢查，并檢查數據處理算法的實施是否無故障

3、在復雜的環境中使用數據分析

（1）數據可視化顯示凌亂

如果組織的報告復雜程度太高。這很耗時或很難找到必要的信息。可以通過聘請用戶界面(UI)/用戶體驗(UX)專家來解決此問題，這將幫助組織創建引人注目的用戶界面，該界面易于瀏覽和使用。

（2）系統設計過度

數據分析系統處理的場景很多，并且為組織提供了比其需要還要多的功能，從而模糊了重點。這也會消耗更多的硬件資源，并增加成本。因此，用戶只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪費，并且其解決方案過于復雜。

確定多余的功能對于組織很重要。使組織的團隊定義關鍵指標：希望可以準確地測量和分析什么，經常使用哪些功能以及關注點是什么。然后摒棄所有不必要的功能。讓業務領域的專家來幫助組織進行數據分析也是一個很好的選擇。

4、系統響應時間長

（1）數據組織效率低下

也許組織的數據組織起來非常困難。最好檢查其數據倉庫是否根據所需的用例和方案進行設計。如果不是這樣，重新設計肯定會有所幫助。

（2）大數據分析基礎設施和資源利用問題

問題可能出在系統本身，這意味著它已達到其可擴展性極限，也可能是組織的硬件基礎設施不再足夠。

這里最簡單的解決方案是升級，即為系統添加更多計算資源。只要它能在可承受的預算范圍內幫助改善系統響應，并且只要資源得到合理利用就很好。從戰略角度來看，更明智的方法是將系統拆分為單獨的組件，并對其進行獨立擴展。但是需要記住的是，這可能需要對系統重新設計并進行額外的投資。

5、維護成本昂貴

（1）過時的技術

組織最好的解決辦法是采用新技術。從長遠來看，它們不僅可以降低系統的維護成本，還可以提高可靠性、可用性和可擴展性。逐步進行系統重新設計，并逐步采用新元素替換舊元素也很重要。

（2）并非最佳的基礎設施

基礎設施總有一些優化成本的空間。如果組織仍然采用的是內部部署設施，將業務遷移到云平臺可能是一個不錯的選擇。使用云計算解決方案，組織可以按需付費，從而顯著降低成本。

（3）選擇了設計過度的系統

如果組織沒有使用大多數系統功能，則需要繼續為其使用的基礎設施支付費用。組織根據自己的需求修改業務指標并優化系統。可以采用更加符合業務需求的簡單版本替換某些組件。

慧都大數據，一直致力于將復雜的數據轉為清晰的見解，通過端到端的方案，將更好的滿足企業定制化生產的需求，提高企業運營效率。